相關(guān)文獻與語義腦圖互為關(guān)聯(lián)揭示：左側(cè)的語義腦圖中任意節(jié)點可以在右側(cè)文獻詳情界面顯示其相關(guān)文獻,。右側(cè)相關(guān)文獻界面則進一步揭示了當(dāng)前文獻中所有的概念語詞（紅色下劃線）,。選擇其中的任意詞（鼠標(biāo)定位）,，可以查看該概念詞所有的相關(guān)文獻,，并且以該概念詞為重心節(jié)點,，可以在左側(cè)語義腦圖子窗口,，重構(gòu)一幅全新的語義腦圖（發(fā)明專項權(quán)利）,?！肚度胧街R鏈分析》無縫嵌入原始文獻數(shù)據(jù)庫，將傳統(tǒng)文獻搜索引擎一維的文獻顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關(guān)聯(lián)矩陣顯示模式,。其基于實時搜索結(jié)果的知識層面的語義概念專指,、聚類、收斂,、發(fā)散,、顯性、隱性及其多維度的關(guān)聯(lián)揭示等功能特色,，在尤為強調(diào)知識發(fā)現(xiàn),、知識創(chuàng)新的未來，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗,。依據(jù)國際定義文獻知識乃是一切情報的載體,。數(shù)字圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)聯(lián)系方式

數(shù)據(jù)庫作為一種“宏文本”。數(shù)據(jù)庫收錄的數(shù)字化文本,，文本性質(zhì)并沒有改變,。每個數(shù)據(jù)庫都可以看作一種**文本,，不同的文本基于知識、邏輯,、功能等被聯(lián)結(jié)成為巨大文本,，是別集、總集,、類書,、叢書等傳統(tǒng)文獻形態(tài)的革新。單一,、直接的文本閱讀銳減,，取而代之的是數(shù)據(jù)庫形態(tài)的龐大的文本**。檢索界限消失后,，古籍?dāng)?shù)據(jù)庫可以很大程度地“一站式”獲取所需文獻資料,。關(guān)系型智能化的數(shù)據(jù)庫作為一種文本，其形態(tài)與功能較紙本時代有質(zhì)的提升,。歷史文本的空間化與可視化,。可視化能夠包含多重變量,，具有可讀性與可理解性,。地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)***地促進了傳統(tǒng)文獻的圖表化、可視化,，以動態(tài)的數(shù)字化地圖和知識圖譜體系,，改變和豐富了傳統(tǒng)的文本形態(tài)和使用功能?！耙粓D勝千言”,，文本內(nèi)部蘊含的信息也具有可視化潛力。通過發(fā)現(xiàn)古代漢語文本特定的詞頻模式（如高頻詞,、異常詞頻）,，可以借助文檔相似性比較、主題探測,、趨勢發(fā)現(xiàn)等探索文本中特定的隱含語義關(guān)系,，將難以理解的抽象數(shù)據(jù)空間轉(zhuǎn)化成具體直觀的視覺空間。品質(zhì)文獻知識發(fā)現(xiàn)標(biāo)志一站式搜索的功能可以方便,、快捷的檢索到所需的文獻,。

左側(cè)的語義腦圖中任意節(jié)點可以在右側(cè)文獻詳情界面顯示其相關(guān)文獻,。右側(cè)相關(guān)文獻界面則進一步揭示了當(dāng)前文獻中所有的概念語詞（紅色下劃線）,。選擇其中的任意詞（鼠標(biāo)定位），可以查看該概念詞所有的相關(guān)文獻,，并且以該概念詞為中心節(jié)點,，可以在左側(cè)語義腦圖子窗口,，重構(gòu)一幅全新的語義腦圖（發(fā)明專項權(quán)利）。紅色下劃線標(biāo)注了一篇文獻中的所有細分概念《嵌入式知識鏈分析》無縫嵌入原始文獻數(shù)據(jù)庫,，將傳統(tǒng)文獻搜索引擎一維的文獻顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關(guān)聯(lián)矩陣顯示模式,。其基于實時搜索結(jié)果的知識層面的語義概念專指、聚類,、收斂,、發(fā)散、顯性,、隱性及其多維度的關(guān)聯(lián)揭示等功能特色,，在尤為強調(diào)知識發(fā)現(xiàn)、知識創(chuàng)新的當(dāng)日,，將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗,。

《一站式學(xué)術(shù)搜索》依據(jù)讀者搜索指令，從參與一站式搜索的文獻數(shù)據(jù)庫中實時獲取搜索結(jié)果（每個文獻數(shù)據(jù)庫的一次性返回結(jié)果數(shù)可以由系統(tǒng)管理員自定義）,。搜索結(jié)果界面：l界面上部的搜索結(jié)果文獻按年度劃分的時間軸線圖時間軸線反映各個文獻數(shù)據(jù)庫搜索結(jié)果合并（已去重）后該年度的文獻數(shù),。選中任意文獻數(shù)，則在界面中間的主體部分將顯示該年度的文獻,。界面左側(cè)反映當(dāng)前參與搜索的文獻數(shù)據(jù)庫及其結(jié)果文獻數(shù)點擊任意文獻數(shù)據(jù)庫,，則界面中間的主體部分顯示該文獻數(shù)據(jù)庫當(dāng)前所返回的文獻（原始文獻數(shù)據(jù)庫的搜索結(jié)果順序）。界面中間的文獻內(nèi)容顯示主體部分文獻顯示內(nèi)容包含文獻標(biāo)題,、作者,、摘要、文獻出處,、期刊權(quán)重,、原文獻鏈接及其引用鏈接。期刊權(quán)重：圖書館館員可以后臺通過Excel格式導(dǎo)入5種本館需求的期刊評價指標(biāo)體系（如IF,、SJR,、SNIP、CiteScore等）,。文獻知識怎么去使用,？

文獻閱讀分析及其指引：語義腦圖的讀者服務(wù)界面是：左側(cè)部分顯示語義腦圖。右側(cè)部分顯示語義概念所對應(yīng)的文獻內(nèi)容,。 在文獻內(nèi)容顯示部分,，當(dāng)鼠標(biāo)移動到某一篇具體文獻時，系統(tǒng)會以紅色底線加亮顯示當(dāng)前文獻中可能的語義概念,。 繼續(xù)移動鼠標(biāo)到某一個具體語義概念,，本示例中的“etilolgy”，彈出框可以顯示該概念術(shù)語在Top-N文獻中的文獻數(shù)。點擊彈出框中的“新的語義腦圖”,，系統(tǒng)會在界面左側(cè)窗口,，重新繪制一幅以“etilolgy”為起點的新的語義腦圖。上海有那些公司是做文獻知識服務(wù)的,？哪些文獻知識發(fā)現(xiàn)大概費用

文獻知識資源怎么查找,？數(shù)字圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)聯(lián)系方式

文獻特征矩陣：為輔助讀者研判一篇文獻的相關(guān)性，檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻內(nèi)容特征進行單一維度的文獻聚類細分,。例如：依據(jù)關(guān)鍵詞或者依據(jù)作者,，對檢出文獻進行再聚類并揭示其所對應(yīng)的相關(guān)文獻。對于讀者而言,，有時,，用戶可能更加關(guān)心的是多個文獻內(nèi)容特征之間的相互關(guān)聯(lián)，例如想了解某位作者可能所涉及的相關(guān)主題,；想了解某個主題可能涉及的作者或其他文本自由詞熱點等等,。由此，上海半坡的文獻特征矩陣技術(shù),，依據(jù)實時一站式讀者文獻搜索結(jié)果的TopN篇,，將諸如PubMed人工標(biāo)引的主要主題詞(MajorMeSH)、次要主題(MinorMeSH),、作者關(guān)鍵詞,、作者、篇名自由詞等5列（字段）,，在同一個顯示矩陣?yán)镆远嗑S度模式對文獻標(biāo)識（元數(shù)據(jù)列）進行聚類細分（圖）,，并且能夠同時對各個節(jié)點相互間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行揭示（聚焦節(jié)點及其聚焦相關(guān)節(jié)點）。從而,，可以輔助讀者更好地區(qū)分和識別相關(guān)興趣點和興趣文獻（發(fā)明專項權(quán)利申請：）,。數(shù)字圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)聯(lián)系方式

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